一种改进的量子神经网络频谱感知算法

• 作者: 周正 孙学斌 赵阳
• 来源期刊: 无线电通信技术
• 学科: 工学
• 关键词: 认知无线电 频谱感知 量子神经网络 多层激励函数 Josephson函数
• 年，卷（期）: 2015,（2）
• 所属期刊栏目: 通信系统与网络技术
• 页码范围: 7-11
• 页数: 5页
• 分类号: TN911.7
• 字数: 4505字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1003-3114.2015.02.02

摘要

为了克服传统频谱感知的缺点,提升在低信噪比下的频谱检测性能,提出了一种改进的量子神经网络频谱感知算法.通过提取授权用户信号的特征参数,对量子神经网络进行训练,获取授权信号中数据的不确定性并加以存储、记忆,从而实现周围环境“频谱机会”的检测.为了提高量子神经网络的收敛性、稳定性,对算法进行改进,采用三层Josephson函数作为激励函数,缩短激励函数的饱和区,减少训练过程中出现“假饱和”现象;并在原有的学习目标函数中加入约束条件,使网络权值的调整和量子间隔的更新在学习过程中的相互影响降到最低.通过实验仿真得出,改进后的量子神经网络算法与改进前的算法、BP神经网络检测算法相比,不但在网络收敛速度和稳定性上有了明显提升,而且在低信噪比情况下具有更高的检测概率.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	周正	北京邮电大学信息与通信工程学院	213	2102	22.0	37.0
2	孙学斌	北京邮电大学信息与通信工程学院	17	190	8.0	13.0
3	赵阳	北京邮电大学信息与通信工程学院	3	11	2.0	3.0